Unsupervised Learning
正解ラベルなしのデータから、データ自体の隠れた構造（クラスター、低次元多様体など）を発見する手法の総称。K-meansクラスタリング、主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）などが代表例。
「正解ラベルはない。ただパターンを発見するだけだ——教師なし学習」
「正解ラベルがなくても、データには構造がある。教師なし学習の動機」
「アソシエーションルールは教師なし学習の実用的な手法」
「EMアルゴリズムによる混合モデル学習はクラスラベルを一切使わない教師なし学習」
「教師なし学習でもロジスティック回帰と同等の分類精度を達成できる」